来自帮助:set_xlim:设置xaxis的数据限制。set_xbound:设置x轴的上下数值范围。这不是很清楚，所以假设我在绘制一些东西:importmatplotlib.pylabaspltfig,ax=plt.subplots(1,1)ax.plot(xrange(10),xrange(10))现在，要么我做:ax.set_xlim(2,7)或:ax.set_xbound(2,7)我看不出有什么不同。我可以拖动绘图，所有的线都绘制在0到9之间。 最佳答案 如果您稍后绘制不在边界内的内容，则边界可以自动更改。相反，限制是固定的，
当我运行这段代码时frompylabimport*figure()ax1=subplot(121)plot([1,2,3],[1,2,3])subplot(122,sharex=ax1,sharey=ax1)plot([1,2,3],[1,2,3])draw()show()我得到两个在X维度上被“压扁”的子图。对于两个子图，如何获得这些子图以使Y轴的高度等于X轴的宽度？我在Ubuntu10.04上使用matplotlibv.0.99.1.2。2010-07-08更新:让我们看看一些不起作用的东西。在谷歌搜索了一整天后，我认为这可能与自动缩放有关。所以我试着摆弄它。frompylabim
当我运行这段代码时frompylabimport*figure()ax1=subplot(121)plot([1,2,3],[1,2,3])subplot(122,sharex=ax1,sharey=ax1)plot([1,2,3],[1,2,3])draw()show()我得到两个在X维度上被“压扁”的子图。对于两个子图，如何获得这些子图以使Y轴的高度等于X轴的宽度？我在Ubuntu10.04上使用matplotlibv.0.99.1.2。2010-07-08更新:让我们看看一些不起作用的东西。在谷歌搜索了一整天后，我认为这可能与自动缩放有关。所以我试着摆弄它。frompylabim
假设我有一个名为ax的matplotlib轴，我想设置它的几个属性。目前，我这样做:ax.set_yscale('log')ax.set_xlim([0,10])ax.set_xlabel('somelabel')但一段时间后它会变得乏味。然后我遇到了这个方法:ax.set(yscale='log',xlim=[0,10],xlabel='somelabel')更简洁，但似乎有点无证。我的意思是所有文档都说“一个tkstyleset命令，通过kwargs来设置属性”。首选或惯用的方式是什么？set方法api稳定吗？ 最佳答案 Pyp
假设我有一个名为ax的matplotlib轴，我想设置它的几个属性。目前，我这样做:ax.set_yscale('log')ax.set_xlim([0,10])ax.set_xlabel('somelabel')但一段时间后它会变得乏味。然后我遇到了这个方法:ax.set(yscale='log',xlim=[0,10],xlabel='somelabel')更简洁，但似乎有点无证。我的意思是所有文档都说“一个tkstyleset命令，通过kwargs来设置属性”。首选或惯用的方式是什么？set方法api稳定吗？ 最佳答案 Pyp
我有两个numpy数组1D，一个是datetime64格式的测量时间，例如:array([2011-11-1501:08:11,2011-11-1602:08:04,...,2012-07-0711:08:00],dtype=datetime64[us])和其他具有相同长度和维度的整数数据数组。我想在matplotlib时间与数据中绘制一个图。如果我直接放数据，我得到的是这样的:plot(timeSeries,data)有没有办法在更自然的单位中获得时间？例如，在这种情况下，月/年就可以了。编辑:我已经尝试过GustavLarsson的建议，但出现错误:Out[128]:[]-----
我有两个numpy数组1D，一个是datetime64格式的测量时间，例如:array([2011-11-1501:08:11,2011-11-1602:08:04,...,2012-07-0711:08:00],dtype=datetime64[us])和其他具有相同长度和维度的整数数据数组。我想在matplotlib时间与数据中绘制一个图。如果我直接放数据，我得到的是这样的:plot(timeSeries,data)有没有办法在更自然的单位中获得时间？例如，在这种情况下，月/年就可以了。编辑:我已经尝试过GustavLarsson的建议，但出现错误:Out[128]:[]-----
我想做的是让脚本计算一些东西，准备一个图并将已经获得的结果显示为pylab.figure-在python2(特别是python2.7)中，具有稳定的matplotlib(即1.1.1).在python3(带有matplotlibgitbuild...版本1.2.x的python3.2.3)中，这可以正常工作。作为一个简单的例子(通过time.sleep()模拟冗长的计算)考虑importpylabimporttimeimportrandomdat=[0,1]pylab.plot(dat)pylab.ion()pylab.draw()foriinrange(18):dat.append(
我想做的是让脚本计算一些东西，准备一个图并将已经获得的结果显示为pylab.figure-在python2(特别是python2.7)中，具有稳定的matplotlib(即1.1.1).在python3(带有matplotlibgitbuild...版本1.2.x的python3.2.3)中，这可以正常工作。作为一个简单的例子(通过time.sleep()模拟冗长的计算)考虑importpylabimporttimeimportrandomdat=[0,1]pylab.plot(dat)pylab.ion()pylab.draw()foriinrange(18):dat.append(
Introduction科研可视化是将数据和信息转化为可视化形式的过程，旨在通过图形化展示数据和信息，使得科研工作者能够更好地理解和分析数据，并从中发现新的知识和洞见。科研可视化可以应用于各种领域，如生物学、物理学、计算机科学等，帮助科研工作者更好地理解和解释数据。科研可视化的目的是通过图形化展示数据和信息，使得科研工作者能够更好地理解和分析数据。科研可视化可以帮助科研工作者：更好地理解数据：科研可视化可以帮助科研工作者更好地理解数据的结构、特征和关系，以及数据中存在的模式和趋势。发现新的知识和洞见：科研可视化可以帮助科研工作者发现数据中存在的新的知识和洞见，以及数据中隐藏的关联性和规律。交流
